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Big Data & Movilidad Isidro Arrieta Amilibia

21/02/2019

INDEX Sustainable Urban Mobility Congress

1. Algunas cifras

2. Retos de la movilidad

3. Caso 1: Big Data de telefonía para planificar

mejor

4. Caso 2: Floating Car Data

5. Caso 3: Conducción eficiente a través del Big Data

6. Conclusiones

1.

Algunas cifras

Sustainable Urban Mobility Congress Algunas cifras

Importancia del sector de la movilidad:

1. 8% del PIB (11.000M€)

2. 800.000 empleos

3. 26% de las emisiones contaminantes

4. En 2030 las ciudades representarán el 70% de la población

2.

Retos del sector

de la movilidad

Sustainable Urban Mobility Congress Retos del sector de la movilidad

1. Nuevos modos de transporte

2. Electromovilidad

3. Vehículo autónomo

4. El vehículo como servicio

5. Economía colaborativa y la desintermediación

6. Movilidad multimodal


2014


2018

2.

Big Data de

telefonía para

planificar mejor

Sustainable Urban Mobility Congress Big Data de telefonía para planificar mejor

Estudios de demanda

Buscamos predecir la demanda futura de transporte antes de que se haya construido la infraestructura. Por ejemplo L3 Metro Bilbao, Metro Donostialdea, etc.


¿Qué buscan nuestros clientes?

Predicciones lo más acertadas posibles para tomar decisiones.

Calcular el retorno de la inversión.

Minimizar impactos.

Optimizar recursos.


Ingartek como partner de Orange ofrece una plataforma basada en datos anonimizados. Los datos

anonimizados generan un Big Data sobre el que se pueden extraer patrones de movilidad.

Orange 1er operador en tráfico de datos y 2º operador móvil. Dispone de

16 millones de clientes y 28% de la cuota de mercado. 4 marcas propias:

Orange, Amena, Jazztel y Simyo.

1 Terabyte/mes de datos.

Ingartek es una de las principales empresas consultoras del País Vasco. Ha

elaborado el modelo de planificación de la Autoridad del Transporte de

Gipuzkoa. Ha sido adjudicataria junto a PwC del plan estratégico del transporte

de Bizkaia. Trabaja con las principales administraciones del País Vasco:

Ayuntamientos, Diputaciones y Gobierno Vasco. Empresa especializada en

simulaciones macroscópicas (EMME) y microscópicas (Aimsun).


Cada uno de los puntos representa la ubicación de una antena de telefonía y por tanto de un punto

de captura de datos. La información de Orange es necesario depurarla para extraer la información

relevante de movilidad.


Disponemos de información sobre los patrones de movilidad de un tercio de la población de todo el

estado.


Nos permite observar para cualquier día del año los orígenes y destinos de la población.


Estudios de demanda de la movilidad.

¿De dónde a dónde voy? ¿Dónde trabajamos? ¿Dónde dormimos?

Análisis del comportamiento del turismo.

¿Por dónde se mueven los turistas? ¿Dónde pernoctan? ¿Cuánto tiempo están?

Asistencia a eventos especiales.

¿Cuántas personas se congregan en el BBK Live?

Planes de seguridad.

¿Cómo dimensiono los equipos de seguridad?

4.

Floating Car

Data

HERE Traffic Suite Public Sector


Ingartek y Here han llegado a un acuerdo de partnership a través del cual los clientes tanto de

administraciones públicas o empresas privadas pueden acceder entre otros a los servicios generados

de floating car data.

Here es uno de los principales proveedores de floating car data. Pertenece

a un consorcio formado por el Grupo Daimler, Audi, BMW. Recoge

información de más de 110 proveedores en 80 países distintos. Procesa 200

billones de posiciones al mes. Integra a 12 OEMs con más de 15 millones

de vehículos para 2020.

Ingartek participa en diversos proyectos que tienen como objetivo la

valorización de los datos de floating car data. Participamos del consorcio C-

Roads Spain y se ha desarrollado el producto Efimat orientado a la mejora en la

conducción eficiente a través de la extracción de información de los puertos

FMS de los autobuses. Hemos desarrollado también sistemas de información al

usuario como Bizkaimove App.

Sustainable Urban Mobility Congress Floating Car Data

Real Time Traffic

5.

Conducción

eficiente a través

del Big Data

Sustainable Urban Mobility Congress Conducción eficiente a través del Big Data

Problema:

Según el estilo de conducción las variaciones en consumo detectadas en conductores varían hasta en un 25%.

Los análisis de conducción se hacen a posteriori.

No existe una escala objetiva.

Necesidad de realizar un mantenimiento preventivo


Procesado del estilo de conducción cada 1 seg.

Envío de la información a la nube en slots de 3 minutos.

Desarrollo de un algoritmo de Machine Learning.

Sincronización con HMI del conductor.

6.

Conclusiones

Sustainable Urban Mobility Congress Conclusiones

1. Los datos permiten un ahorro en procesos de menor valor añadido.

2. Ofrecen una mayor granularidad temporal y espacial.

3. Ahorro en tiempo y por tanto en costes.

4. GIGO.

5. Decisiones estratégicas basadas en datos: Data-Driven para hacer la movilidad más sostenible.

#SUMBILBAO19 www.sumbilbao19.com [email protected]

Big Data & Movilidad

Isidro Arrieta Amilibia

Cofundador de Ingartek

[email protected]

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